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全球Windows机器蓝屏,作为量化人,我的检讨来了

昨天下午,微软给大家放了个假。Windows又双叒死机了。不过,这一次不是几台机器,而是全球大范围宕机。这一刻,大家都是“正蓝旗”。

现在根本原因已经找到,绝大多数人的机器都已修复。根本原因在于,一家名为CrowdStrike的安全公司在例行更新时,部署了错误的配置文件到Windows上。

这个错误也是由于另一个比较少见的错误引起的。CrowdStrike软件使用了微软部署在美国中部的云服务Azure,但刚好这个数据中心出现了异常。

这个异常就导致了CrowdStrike在获取配置时,导入了错误的配置信息。这些错误信息下发后,软件终端基于错误的配置运行,就会在Windows终端额外加一个名为csagent.sys的驱动,而这个驱动存在bug,会导致系统陷入蓝屏死循环。

这个错误导致航司、银行和交易所受到重大影响,后面是否会面临巨额赔偿,还不清楚,但微软股价已受严重冲击。

目前还不清楚国内有多少从事交易的机构和个人受影响,但是,这也给我们量化人提了一个醒,你构建的交易系统,它安全可靠吗?我们应该如何构建自己的量化交易系统,使得它即使遇到类似的问题,也能保持稳定运行?

这里提几条建议。

第一,一定要达成高覆盖的单元测试和CI/CD流程。一定要意识到任何软件、硬件系统都是有bug的。在你构建量化交易系统时,一定要达成高覆盖单元测试和CI/CD流程。

单元测试不仅仅是在我们开发阶段帮助我们确保各个模块的功能正确,更重要的是,它设置了一组基准,可以帮助我们确定在时刻发生变化的环境下,系统的各项功能仍然满足基准运行要求。

正如这次CrowdStrike案例所显示的那样,即使你的交易系统并没有升级(就像这次的Windows),但交易系统依赖的第三方组件(比如数据源,Pandas或者Numpy等)仍然可能升级。我们的交易系统在接受任何升级前,都要确保升级后的系统,仍然完全能通过我们所有的测试用例。

像CrowedStrike这样的软件,其实他们平常的测试也是很严格的,但为什么还会出现这样的故障?这里固然有比较偶然的原因(这次是Azure的故障引起),但是,很可能CrowedStrike的测试没有经过CI/CD的覆盖。只有实现了CD,这样才能保证连部署也被测试覆盖到,才会尽量减少错误。

传统上,量化团队都是金融专业的人领导的,他们可能缺乏软件工程的经验,不太懂测试、CI/CD这些专业知识,正因为这样,我写完《Python高效编程实践》这本书之后,特地请了两位金融界的大咖来推荐。因为自己做量化金融有好多年了,知道这个领域,非常需要系统化的软件工程方法来确保软件质量。

第二,关闭一切自动更新。生产环境下一切自动更新都是非常危险的,必须关闭。只有经过严格测试的更新,才能应用。

第三,更新系统时一定要使用灰度部署。

在部署上,CrowedStrike这次也犯了一大错误,就是没有实现灰度部署。实际上,安全软件权限很高,一旦出错,往往就会引起很严重的故障。因此,灰度部署就格外重要。

如果CrowedStrike实现了灰度部署,比如,一开始只部署1%的机器,并且监控升级后的情况(收集数据是灰度发布的一部分),然后在没有错误报告的情况下,再逐步扩大推送范围,就完全可以避免出现这么重大的事故。

灰度发布同样适用于量化系统。2012年8月1日,骑士资本在纳斯达克交易所部署了一个新的交易软件,但是由于没有充分测试,该软件在激活时触发了一系列错误的交易指令,导致公司在45分钟内损失了约4.4亿美元。最终导致了它被Jefferies Group收购。

骑士资本案例报告

事后分析,如果正确地实施了灰度发布,完全可以避免这样的错误。

如果有杠精:这件事比较复杂。一言以蔽之,不是没有实施灰度发布,而是没有正确地实施灰度发布。

据说做期货的,往往是90%的时候都在赚钱,但就是不到1%的极端情况,让你跳了楼。

第三,构建可控的系统。

如果你的交易信号系统构建在AI模型之上,那么,风控模型就一定不要构建在黑盒子之上,一定要设置熔断机制,到点无条件地止损(当然这会引起其它家的量化也跟进止损,但换个角度,如果你跑得太晚,那么被埋的就是你自己)。

第四,再先进的系统,也不能无人值守。即使有了全自动的量化系统,也不要把手工交易员都裁了。如果你去看三峡大坝的发电厂,你会发现,发电是高度自动化的,但电脑显示屏前的值守人员,仍然会严格倒班。

问薪无愧!
自学量化大纲有这75页就够了

题图为 MIT 的 Simmons University。版权声明 wiki/public domain。

该建筑属于 MIT 的下属学院 Simmons University,由裁缝 John Simmons 捐建。Simmons Hall 被认为是 Boston 最美的一座建筑。Simmons University 对女性友好,该校的 MBA 课程是全球第一个专门为女性设计的 MBA 课程。到目前为止,其本科教育还是以女生为主,研究生阶段则是男女混合。

这是 Stat Arb 给自学量化的人开的一份清单。他的博客有 9000 多名付费用户。清单是 pdf 格式,74 页,内容非常全面。

【下载链接】

Stat Arb这个名字来自 Statistical Arbitrage(统计套利),真实身份其实正在摸鱼的业内人士。不过这不重要,关键看他给的资源好不好。

我拿到的这个清单是 2024~2025 版,刚刚发布半个月。之前他每年都有发布这样一个清单,并且一直在根据情况变化,及时修订。内容非常全面,不同职业规划目标的读者,都能从中受益。

我个人最喜欢的是它的数据资源部分。相当一部分资源是免费的,尤其是 crypto 项目和 kaggle 上的数据集,大约几十个G。它也提供了一部分付费数据转储的,但可能访问时需要密码,这些密码在❌(🐦)上可以找到。

求职者可能更喜欢它的第17章内容,这部分是关于职业规划、面试准备的。我们也在陆续介绍大学和投资机构的情况,以备你将来可能需要投递这些学校或者机构。

章节内容

chap01

介绍了机器学习和算法交易相关的教科书,包括基础教材和进阶教材,如《Quantitative Trading 2nd edition》《Algorithmic Trading》《Machine Trading》等,并对一些模型和方法进行了评价。

chap02

衍生品和波动率交易方面的教科书,推荐了一些关于衍生品和波动率交易的教科书,如《Hull Options Futures and other Derivatives》《Option Trading & Volatility Trading》等,并介绍了一些相关的知识和资源,如动态对冲、随机波动率等。

chap03

YouTube 视频资源,推荐了一些 YouTube 视频,包括 Ben Felix、Patrick Boyle、Leonardo Valencia 等博主的视频,涵盖了波动率、算法交易、信号处理等多个主题。 课程:介绍了 Coursera 上 Robert Shiller 的《Financial Markets》课程,以及 Andrew Ng 的机器学习和深度学习课程。还提到了一些与量化交易相关的课程和项目,如 RobotJames、HangukQuant 和 Euan Sinclair 的课程。

chap04

推荐了一些播客资源,如 Tick Talk、Flirting with models、Mutiny fund 等,认为播客是非常重要的学习资源,能提供很多实用信息。

chap05

交易平台和经纪公司:介绍了股票和其他资产类别的交易平台和经纪公司,如 IBKR、TD Ameritrade 等,以及数字资产领域的交易平台和经纪公司,如 Binance、Okx、Bybit 等。

chap06

神经网络/机器学习/炒作:认为神经网络在量化交易中不是核心领域,不建议深入研究,推荐学习回归、非参数方法、树、GAMs 等。

chap07

关键数学概念:强调了数学在算法交易中的重要性,推荐了一些学习数学的资源,如 Measure Theory、Econometrics、Stochastic Calculus、Probability Theory 等。

chap08

优化(确定性和随机):介绍了优化在量化交易中的应用,如估计隐含波动率、分布、自动化阿尔法发现、投资组合优化等。

chap09

高频交易和做市:推荐了一些关于高频交易和做市的教科书和资源,如《High - Frequency Trading: A practical guide to algorithmic strategies and trading systems 2nd edition》《Inside The Black Box》等。

chap10

其他波动率/衍生品资源:推荐了一些关于波动率和衍生品的资源,如 https://moontowerquant.com/select - content - from - the - quant - and - vol - community、Options Starter Pack 等。

chap11

编码语言评论和资源:推荐使用 Python 进行量化交易研究,若想进行高频交易或做市,则需要学习 C/C++(在加密领域,Rust 更受欢迎)。

chap12

项目:介绍了一些与深度学习相关的项目,但提醒读者要避免过度复杂化,应专注于回归和实用的方法。

chap13

数据:介绍了数据的来源,包括付费数据的转储、交易所的免费数据和竞赛数据等,并推荐了一些数据提供商。

chap14

GitHub 存储库:推荐了一些与算法交易相关的 GitHub 存储库,如 https://github.com/stefan - jansen/machine - learning - for - trading、https://github.com/barter - rs/barter - rs 等。

chap15

轻松阅读:推荐了一些与金融行业相关的书籍,如《Liars Poker》《Flash Boys》《Irrational Exuberance》等。

chap16

职业:介绍了量化交易的通常职业路径,包括就读顶尖大学、参加实习、学习面试问题等,并推荐了一些资源。

chap17

套利指南:主要聚焦于数字资产领域的套利,介绍了不同类型的套利,如资金套利、三角套利、现货套利等,并提供了一些扫描套利机会的网站和资源。

chap18

做市指南:介绍了做市的要点,包括边缘(准确预测中间价格和低延迟反应事件的能力)、价差(根据资产体积调整价差)和风险(避免复杂的库存平衡方程,因为模型中的相关性不一定成立)。

chap19

配对交易指南:介绍了一些关于配对交易的资源,如@systematicls 的文章、作者博客上的相关文章、Github 上的配对交易策略等。

chap20

季节性指南:提供了作者博客上关于季节性策略的概述链接,以及与 HangukQuant 共同撰写的关于季节性策略的论文和 PNL 曲线。

chap21

动量指南:提供了作者博客上关于动量策略的资源链接。

chap22

博客阅读:推荐了一些与量化交易相关的博客,如 The Quant Stack、The Quant Playbook、HangukQuant 等。

chap23

Twitter 账号关注:列出了一些值得关注的 Twitter 账号,如 Vertox_DF、Ninjaquant_、BeatzxBT 等。

chap24

如何学习这些材料:强调了学习方法的重要性,建议读者筛选相关内容、实施和讨论所学知识、避免构建不必要的工具或虚荣项目,以及注重从实践中学习。

chap25

其他路线图:推荐了一些其他的量化交易资源列表,如 Vertox 的资源列表、Moontower 的资源列表(尤其是期权方面)、Moontower 的博客和在线作家、Options Starter Pack、QM 的教科书、QuantGuide 等。

不能求二阶导的metrics
不是好的objective

   

Quote

最消耗你的东西,不是别人,而是自己的念头。人生之苦,苦在执着。人生之难,难在放下。强大不是对抗,而是接受。一念放下,万般自由。

To accept the things I cannot change, the courage to change the things I can, and the wisdom to know the difference

接上一篇。

今天我们要分析 MAPE 这个函数在论文中的使用。以此为契机,适当深入一点机器学习的原理,讲以下两个知识点:

1. 损失函数和度量函数
2. XGBoost模型,因子数据是否要标准化

损失函数与度量函数

在机器学习中,有两类重要的函数,一类是目标函数(objective function),又称损失函数(loss function);一类是度量函数(metrics)

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损失函数用于模型训练。在训练过程中,通过梯度下降等方法,使得损失函数的值不断减小,直到无法继续下降为止,模型就训练完成。

训练完成之后的模型,将在test数据集上进行测试,并将预测的结果与真实值进行对比。为了将这个对比过程数值化,我们就引入了度量函数(metrics)

在sklearn中,提供了大量的损失函数和度量函数。下图列举了部分Sklearn提供的损失函数和度量函数:

可以看出,度量函数的个数远多于损失函数,这是为什么呢?

在论文中,论文作者并没有披露他通过xgboost训练的具体过程,只是说直接使用了xgboost的database,这个表述有点奇怪,我们可以理解为在参数上使用了XGBoost的默认值好了。但是他重点提到了使用MAPE,从过程来看,是在把MAPE当成度量函数进行事后评估。

在XGBoost中,如果没有特别指定目标函数,那么默认会使用带正则惩罚的RMSE(rooted mean square error)函数。RMSE也可以作为度量函数,在论文中,作者没有使用RMSE作为度量函数,而是选择了MAPE(mean absolute percentage error),原因何在?如果MAPE在这个场景下比RMSE更好,又为何不在训练中使用MAPE?

看上去无论目标函数也好,度量函数也好,都要使得预测值与真实值越接近越好。既然都有这个特性,为什么还需要区分这两类函数呢?

要回答这些问题,就要了解XGBoost的训练原理,核心是:它是如何求梯度下降的。

XGBoost:二阶泰勒展开

XGBoost是一种提升(Boosting)算法,它通过多个弱学习器叠加,构成一个强学习器。每次迭代时,新的树会修正现有模型的残差,即预测值与真实值之间的差异。这个差异的大小,就由目标函数来计算。

在XGBoost中,多个弱学习器的叠加采用了加法模型,即最终的预测是所有弱学习器输出的加权和。这种模型允许我们使用泰勒展开来近似损失函数,从而进行高效的优化。

XGBoost对目标函数的优化是通过泰勒二阶展开,再求二阶导来实现的。使用二阶导数,XGBoost可以实现更快速的收敛,因为它不仅考虑了梯度的方向,还考虑了损失函数的形状。

\[ f(x) \approx f(a) + f'(a)(x-a) + \frac{f''(a)}{2!}(x-a)^2 \]

正是由于XGBoost内部优化原理,决定了我们选择目标函数时,目标函数必须是二阶可导的。

RMSE是二阶可导的,但MAPE不是:MAPE从定义上来看,它的取值可以为零,在这些零值点附近连一阶导都不存在,就更不用说二阶导了。下图是MAPE的公式:

$$

\text{MAPE} = 100\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left|\frac{\text{实际值} - \text{预测值}}{\text{实际值}} \right| $$

当预测值与实际值一致时,MAPE的值就会取零。

如何选择目标函数?

选择MAPE作为度量函数,不仅仅是便于在不同的模型之间进行比较,在金融领域它还有特殊的重要性:

我们更在乎预测值与真实值之间的相对误差,而不是绝对误差。在交易中,百分比才是王者。正因为这个原因,如果在训练时,能够使用MAPE作为目标函数,这样预测出来的准确度,要比我们通过RSME训练出来的准确度,更接近实际应用。

这就是在具体领域,我们改进算法的一个切入点。已经有人发明了被称为SMAPE的损失函数,它的公式是:

$$

\text{SMAPE} = \frac{100}{n} \sum_{t=1}^n \frac{\left|F_t-A_t\right|}{(|A_t|+|F_t|)/2} $$

到目前为止,sklearn还没有提供这个函数,但我们可以自己实现,并通过sklearn的make_scorer方法接入到sklearn系统中:

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from sklearn.metrics import make_scorer

def smape(y_true, y_pred):
    return np.mean(2.0 * np.abs(y_pred - y_true) / 
           (np.abs(y_true) + np.abs(y_pred)))

smape_scorer = make_scorer(smape, greater_is_better=False)

# 使用举例:在GridSearchCV中使用
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, 
                           param_grid=params, 
                           scoring=smape_scorer)

Question: 既然训练中不能使用MAPE,那么论文在测试中,又为何要使用MAPE呢?

答案其实很简单,是为了便于在多个模型之间进行比较。在论文作者的算法中,每支股票都必须有自己的模型。由于每支股票的绝对价格不一样,因此,它们的RSME是不一样的,而MAPE相当于一个归一化的指标,从而可以在不同的模型之间进行比较,最终选择出误差最小的模型对应的股票,纳入策略股池。

但我们前面也提到过,论文作者的这个模型没有意义,改用分类模型会好一些。如果改用分类模型的话,损失函数也不再是RSME了,度量函数也不能是MAPE了。

标准化

论文中还提到,在训练之前,他将因子数据进行了标准化。

实际上,这也是没有意义的一步。因为XGBoost是决策树模型,它是通过特征值的比较来进行分裂和划分数据的,显然,分裂点的比较,并不依赖数据的量纲,因此,标准化就没有意义,反而可能带来精度损失问题,得不偿失。

Hint

如果因子数据使用单精度浮点数储存,那么如果两个小数只在小数点的第7位数字之后才产生差异,这两个数字在比较时,实际上是一样的。如果我们在进行标准化时,把两个原来有大小差异的数字,缩放到了只在第7位数字之后才出现差异,就产生了精度损失。

当然,事情也不能一概而论。XGBoost使用正则化来控制树的复杂度,包括对叶节点的权重进行L2正则化。如果你在训练XGBoost模型时,损失函数加了正则惩罚,而特征未经过标准化,正则化的效果可能会变差。

另外,论文中的方法是,每支股票一个模型,但如果只用一个模型,但拿1000支股票的数据来训练1000次呢?显然,这个时候,就必须要提前进行标准化了。否则,收敛会很困难(当然,即使使用了标准化,也不保证就能收敛。能否收敛,要看众多股票是否真的具有同样的特征到标签的映射关系)。这并不是XGBoost的要求,而是根据我们使用XGBoost的方法带来的额外要求。

结论

L33

对多数量化人来说,我们不可能像陈天奇那样自己撸一个机器学习框架出来,因此,要用同样的模型,做出更优的结果,就只能在数据标注、目标函数、评估函数和参数调优等方面下功夫了。这往往既需要有较深的领域知识,也要对具体的模型原理有一定的了解。

最后,博主的新书《Python高效编程实践指南》(机工出版)已经上架。作为量化人,要提升自己的工程水平,这本书是不二之选。自荐一下。

你可能不知道的8个IPython技巧

题图为科罗拉多大学博尔德分校的麦基礼堂。博尔德分校是科罗拉多大学系统的旗舰大学,共有5名诺奖学者,1名图灵奖。

IPython的作者Fernando Pérez在此攻读了粒子物理学博士学位。2001年,他将IPython作为业余项目开发,后来成为Jupyter项目的联合创始人。由于对Ipython和Jupyter的贡献,他先后获得NASA杰出公共服务奖章、ACM软件系统奖。他还是Python 软件基金会的会员,这是决定Python发展方向的组织。

让你的光芒闪耀! 来自科罗拉多大学的校训。


IPython 是一个强大的交互式 Python shell,它比标准的 Python shell 提供了更多的功能和便利。

IPython 由 Fernando Pérez 在 2001 年创建,旨在为科研人员和数据科学家提供一个更高效、更易用的交互式 Python 编程环境。随着时间的发展,IPython 已经成为科学计算、数据分析和机器学习领域中不可或缺的工具之一。

IPython的成功,也催生了Jupyter。2014年,Jupyter 从 IPython 项目中分离出来,并扩展到其它语言。Jupyter这个名字,正是来源于 Julia、Python 和 R 这三种语言的首字母组合。

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尽管有了Jupyter Notebook,但在今天,我们仍然有很多理由使用ipython,核心原因就是,它比Jupyter更轻量 -- 无论是从安装角度还是使用角度。更轻,但仍然长袖擅舞,颇有飞燕之姿。

安装ipython比安装Jupyter更快更容易。

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pip install ipython

然后在命令行下输入ipython就可以使用了。

1. 使用%magic命令

与Notebooke一样,我们在IPython中也可以使用魔法命令。比如 %timeit np.arange(1_000_000)。如果要对整个代码块执行魔法命令,需要使用两个%

2. 使用Tab自动补全

输入pd.后按 Tab 键,就可列出 pandas 模块的所有属性和方法。再按一次Tab键,就会导航到具体API上,再回车就能输入啦!

小宠*书用户看不到这里的动画,抱歉


3. 交互式帮助

这个跟Jupyter中一样,在对象后输入一个?,就可以显示帮助文档,输入两个??,就可以显示源代码。显示源码的功能简直太好用了。

4. 持久化临时变量

使用 %store 命令将变量持久化到磁盘,即使重启内核也不会丢失数据。

比如:

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%store variable_name 存储变量。
%store -r variable_name 从磁盘恢复变量。

5. 绘图

对很少使用IPython的人来说,很可能没有想到,即使IPython运行在shell下,但也是可以绘图的。


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import matplotlib.pyplot as plt 
plt.plot([1,2,3], [1,2,3])
plt.show(block=True)

这样会弹出一个窗口,显示正在绘制的图形。记住,最后一行的参数block=True是关键。否则你将什么也看不到。

6. 历史命令及关联命令

这一组命令是真正double工作效率的关键。

可以通过%hist输出所有的历史命令。可以通过_i(n)来检索前n个命令。

比如,在我的试验中,

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_i10

输出了import matplotlib.pyplot as plt

一个关联的用法是,将历史命令存到一个文件中。这是通过%save来实现的。

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%save example 4 5 6 8

然后你可以重置工作区间(%resset)重新加载example.py文件(%load)

这样就可以逐步编写和验证的方式,不断构建和改进代码,最终生成高质量的可用python文件。

7. 启用调试

一旦代码运行出错,你就可以输入%debug进入调试模式。这点比Jupyter要方便。在调试模式下,你可以通过p命令来检查变量值,这往往是出错的原因。

比如,下面的代码在运行时会出错:

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def example_function():
    # 尝试使用未定义的变量 `data`
    i = 10
    print(data)

example_function()

出错后,立即输入%debug,然后就可以用l命令来列出代码,p命令来检查变量值,q命令来退出。下图演示了如何进入调试状态,列代码及查看变量的过程:


8. 使用bookmark

如果我们经常使用ipython,甚至同时开发了好几个项目,那么bookmark功能将非常有用。下面的例子演示了如何创建书签,并使用它。


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%bookmark my_project ~/Projects/my-python-project

这将创建一个名为my_project的书签,指向~/Projects/my-python-project目录。下次我们打开ipython窗口,就可以通过这个书签,直接进入my-python-project目录:

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# 如果忘记了创建的书签,可以用%bookmark -l来列出所有书签
# 如果要删除书签,可以用%bookmark -d来删除
%cd -b my_project
## 往期相关笔记

我们也发过两期关于Jupyter使用技巧的笔记,验证过了,确实80%的人没用过!

量化人如何用好Jupyter环境?(一) 量化人如何用好 Jupyter?(二)

基于 XGBoost 的组合策略基本框架

Quote

人的放纵是本能,自律才是修行。短时间让你快乐的东西,一定能够让你感到痛苦。反之,那些让你痛苦的东西,最终一定会让你功成名就。记住,低级的快乐,放纵即可拥有,高级的快乐,只有克制才能获得。 -- 罗素

放正文之前,先打个假,这段话不是罗素说的,是啰嗦说的。一些箴言必须借助名人之口才能传播,可见折服我们的不是真理,而是附着在权威身上的权势和名利。

这次将解读一篇博士论文,思路“新奇”,但不要见论文就拜。


如何在投资组合策略中运用上机器学习方法? 最近,我们翻了下之前存过的论文,决定对《A portfolio Strategy Based on XGBoost Regression and Monte Carlo Method》这篇论文 1 进行解读,共分三部分:

Readmore

  • 基于 XGBoost 的组合策略基本框架
  • 关于目标函数的讨论
  • 关于因子的选择

本文是第一部分,论文构建的基于 XGBoost 的基本框架。

基本框架

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这是论文抽象出来的一个基本框架图。

这个框架能解决的什么问题呢?我们知道,在一个投资组合策略中,要重点考虑的第一个问题是,如何从给定的 universe 中,选择一部分股票纳入策略股票池;其次要考虑,这部分股票的持仓如何分配,使之在这个组合上,达到风险收益比最高。

后一部分,最经典的方法就是运用 MPT 理论,寻找有效投资前沿。这里既可以用凸优化求解,也可以使用蒙特卡洛方案。这一部分,我们之前有一个系列文章:投资组合理论与实战,从基本概念到实战细节,都讲得非常清楚,这里就不详述了。


如何从 universe 中选择股票进入股票池? 这在单因子模型中比较容易解决,就是选择因子分层中,表现最佳的那个分层 (tier) 的股票进入股票池。各标的的权重可以按因子载荷来分配,也可以使用 MPT 方法。

但如何在多因子模型中选择股票进入股票池?这一直是一个难题。我们常常提到的 Barra 模型也只是一个风控模型,并不能选择出最佳的股票池出来。

论文的思路是,将股票的纳入选择看成一个回归问题,即,通过多因子的训练,找出最能被模型预测的那些股票进入股票池

作者给出的结果是,在 2021、2020 和 2019 年,龙头股票投资组合的回报率分别为 27.86%, 6.20%和 23.26%。不过,作者并没有给出基准比较,此外,也没有深入分析,如果这些结果有超额收益的话,这些超额是来自于 MPT 呢,还是来自于 XGBoost。

这也是我们要对这篇论文进行解读的地方。希望通过我们的解读,你也可以学习到,究竟应该如何分析他人的论文,从中汲取正确的部分。

错误的回归

论文中使用的是 XGBoost 回归模型。这可能是值得商榷的地方。在资产定价模型中,我们要预测的是股票在截面上的强弱,而不是在时序上的走势


论文作者这里使用的方法是训练一个回归模型,从而使得它能较好地预测次日(或者后面一段时间的走势)。下图是论文作者得到的结果之一:

看起来模型能比较完美地预测次日走势。

Warning

即使看起来完美地预测了次日走势,这里也有一个较大的误区,新手切记:这种预测是典型的胜率大、赔率小,总体收益不确定。


显然,由于 XGBoost 回归模型本身没有预测股票强弱的能力,所以,即使通过回归模型找出了完美拟合的股票,也没有任何意义。因为一支下跌中的股票,也可能被完美地拟合出来。所以,论文中提到的收益,即使有超额,很可能也来自于 MPT 理论。

但是,作者仍然给出了一个如何通过 XGBoost 来寻找多因子模型中表现最佳个股的线索。我们只需要把它改造成一个分类模型,然后通过分类模型,筛选出表现最好的股票就可以了

L50

训练集中的 X 部分不用改变,但我们需要重新设定标签,即 y 部分。对给定的因子\(X_i\),对应的\(y_i\)需要能反映是上涨或者下跌。如果有可能,我们可以将标签设置为 5 类,-2 表示大跌,2 表示大涨,中间部分以此类推。

然后构造分类器进行训练。训练完成后,通过模型预测出来属于大涨标签的,我们就放入股票池,此时可以平均分配权重,也可以通过 MPT 理论来进行优化。

当然,我们构造标签和训练数据集时,要综合考虑实盘的持仓周期。


端到端训练及新的网络架构

论文作者使用的框架是两阶段式的,即先选择股票进入策略池,再通过 MPT 优化权重。

但即使是在第一阶段,它仍然是两段式的。每次进行训练时,它都只使用了一个标的的多因子数据。因此,如果 universe 中有 1000 支标的,就要训练出 1000 个模型(这是论文中暗示的方法,也可以考虑一个模型,训练 1000 次)。

这么做的原因是技术限制。XGBoost 只支持二维输入。如果我们要使用多个标的的多个因子同时进行训练,就必须使用 panel 格式的数据,或者将多个标的的多个因子进行一维展开。但如果标的数过多,展开后的训练会很困难。

也就是,由于技术限制,要么进行单因子的多标的同时训练,要么进行多因子的单标的训练。

但是,论文作者在这里给出了一个方法,就是你可以分别训练多个标的各自的模型,然后同样分别进行预测,然后再通过 MAPE 进行评估。当我们改成分类模型之后,可以简单地看分类结果,也可以结合分类的 metric 评估(在时序维度上的),选择准确性和分类结果都好的标的,纳入策略股票池。

这是我们从论文中应该学习到的方法。


Hint

这里有可能构造联合训练模型吗?根据我查到的资料,XGBoost 是不支持联合训练,或者多任务学习的。这也给我们学习人工智能的同学指出了一个研究方向。在量化领域,端到端的算法模型还有较大的探索空间。

结论

本期解读介绍了基于 XGBoost 的多因子组合策略的模型构建方法。它是一个两段式构造,通过训练单标的、多因子的多个模型,实现多因子模型选股。但是,论文作者错误地选择了回归模型,因而论文的结果很可能无法到达预期。

下一期文章,我们聊聊 MAPE 这个 metric。

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  1. PDF 

Pandas高级技巧-1

在量化领域,Pandas是不可或缺的工具,它以强大的数据处理和分析功能,极大地简化了数据操作流程。

今天我们介绍两个技巧,都跟因子检验场景相关。第一个技巧是日期按月对齐;第二个是如何提取分组的前n条记录。讲解的概念涉及到group操作、索引的frequency概念以及多级索引的操作(读取和删除)。

在最后一个例子中,更是反复使用了groupby,以简洁的语法,完成了一个略为复杂的数据操作。


日期按月对齐

我们在做因子检验的时候,如果使用的是日线以上的频率,依赖于所使用的数据源,就有可能遇到这样一种情况:比如,今年的1月份收盘日是1月31日,但个股可能在1月31日停牌,那么数据源传给我们的月线,就可能把日期标注在1月30日。也就是,我们在生成月度因子数据时,有的个股的日期是1月31日,有的则是1月30或者更早的时间。

如果我们使用Alphalens来进行因子检验,就会产生日期无法对齐,计算前向收益出错的问题。不过,这不是我们今天要介绍的问题。我们今天只讲解决方案,即如何实现所有个股的因子日期都对齐到月。

假设我们有以下数据:


这里无论是1月还是2月,两个个股的收盘日期都不一致。最简单的方案是使用index.to_period函数,将日期对齐到月份。

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df.index = df.index.to_period(freq='M')

经过转换,就会生成下面的结果:

这样的转换尽管实现了对齐,但会丢失具体的日期信息。我们也可以使用groupby来实现同样的功能:

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4
(df
    .groupby(['asset', pd.Grouper(freq='M')])
    .last()
    .reset_index("asset")

结果是:

50%

语法要点是,asset与index构成一个事实上的惟一索引,我们现在要调整索引的日期,按'asset'进行分组,并且通过Grouper来指定分组的频率。Grouper是作用在索引上的。

.last()提供了如何从分组记录中选取记录的功能。它是一种聚合函数,除此之外,还有first, min, max, mean等。在我们的例子中,由于asset与index构成一个惟一的索引,所以,无论使用first, last还是min, max,结果都一样。

提取分组的前n条记录

假如,我们通过因子检验,已经确认了某个因子有效,想使用test数据集来进行验证。test数据集也由好多期数据组成,我们需要对每一期数据,取前20%的股票,然后计算它在之后的T1~Tn期的收益,以决定这个因子是否能投入使用。

这实际上是一个DataFrame分组,再取头部n条记录的问题。


假设数据是:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
df = pd.DataFrame(
    [
        (datetime.datetime(2024, 1, 31), "000001", 9.86),
        (datetime.datetime(2024, 1, 31), "000002", 10.2),
        (datetime.datetime(2024, 1, 31), "000003", 9.84),
        (datetime.datetime(2024, 1, 31), "000004", 11.2),
        (datetime.datetime(2024, 2, 29), "000001", 10.2),
        (datetime.datetime(2024, 2, 29), "000002", 11.2),
        (datetime.datetime(2024, 2, 29), "000003", 9.83),
        (datetime.datetime(2024, 2, 29), "000004", 11),
    ],
    columns=["date", "asset", "factor"]
)

我们要取每个月factor最大的前n个,并且生成一个dict,key为每月日期,values为对应的asset数组。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
top_n_assets = (df
      .groupby(level=0)
      .apply(lambda x: x.nlargest(2, 'factor')['asset'])
      .reset_index(level = 1, drop = True)
      .groupby(level=0)
      .apply(list)
     ).todict()

top_n_assets

输出结果是:

1
2
3
4
date
2024-01-31    [000004, 000002]
2024-02-29    [000002, 000004]
Name: asset, dtype: object

这里的技巧是,当我们要按索引进行分组时,我们要使用grouby(level=?)的语法。Pandas支持多级索引,第一级索引一般使用level=0来引用,第二级索引使用level=1来引用。

在使用groupby之后,生成的DataFrame就有了两级索引,这个中间结果显示如下:

1
2
3
4
5
6
date        date      
2024-01-31  2024-01-31    000004
            2024-01-31    000002
2024-02-29  2024-02-29    000002
            2024-02-29    000004
Name: asset, dtype: object

我们通过第4行的reset_index来删除掉第二级索引。注意在Pandas中,删除索引也是通过调用reset_index来实现的。到此为止,我们实际上已经实现了提取分组的前n条记录的任务。


第5~6行是将提取结果扁平化,即将按多行排列的asset,压缩成一个list,结果仍然是一个DataFrame,但每个日期只有一行,其值包含了当期前n个asset。

今天介绍的两个小技巧,都是因子检验中常常遇到的。熟悉掌握Pandas技巧,就能快速搞定因子检验,加快我们因子研发的迭代速度,你学会了吗?

2024已过一半,千禧年发布了这道脑筯急转弯

今天为大家带来一道千禧年基金的脑筋急转弯题目。

千禧年是一家全球领先的对冲基金管理公司,由以色列裔美国金融家Israel Englander于1989年创立。到今年6月止,管理规模是677亿美元,在职人数5500多人。截止2022年,该公司管理产品的净收益在1989年之后成立的对冲基金中,排名第四。

千禧年内部管理上是一种赛马机制,现在大约由330个投资团队组成。在这里,不限制个人投资风格,一切以业绩为准,有一定的竞争压力。


公司为投资团队提供强大的平台。目前,该公司管理了来自400个供应商的2000多个数据集,共10万亿条数据记录,超过2000TB的压缩存储数据。

这道题目是这样的:


简单翻译一下,就是数字N由3^2024个3组成。要求找出这样一个数字,它是3的幂中,能整除N的最大的一个。如果我们缩小问题的规模的话,333, 333333333都是合适的N的取值,但3333,33333等则不是,而9, 27则是对应的满足条件的最佳答案。

千禧年一般都是在出题的同时就公布答案,所以,题目的娱乐性就更强一些,这一点不像简街。简街出题后并不会立即公布答案,如果你把答案提交给简街,还可能登上leader board。所以,简街的题目,有一定的挑选人才的味道在里面。

这道题千禧年给出的答案是3^2025。你答出来了吗?


这道题其实也就是中学奥赛难度。仅仅是给出答案并不困难,但它考察的是答题者的逻辑推理能力、数学基础和解决问题的创造性思维。

尽管千禧年的brain teaser与人才筛选没有关联,但有空多解解千禧年的brain teaser也是大有益处的。为什么?

L50

如果你要求职一家公司,就最好把这家公司研究透。如果你是面试销售,最好知道他们家有什么产品、有哪些客户、竞争对手是谁;如果你是面试技术,最好知道他们在用什么技术栈、深入到了什么程度。最次,你也要知道除了薪资之外,自己会不会喜欢这家公司

如果你连他们网站上的brain teaser都不愿意了解,又如何能说自己喜爱这家公司呢?

说到职业发展,我们再回到千禧年的赛马机制。这种赛马机制给员工带来机会的同时,也带来一定的压力,因此,千禧年员工有一定的流动性,特别是做策略的同学,不一定能长期留下来。

但是,千禧年的从业经历就犹如黄金阶梯一样,对此后的职业发展,颇有助益。


在国外,世坤(world quant)的许多人来自于千禧年(部分因为2018年千禧年与它们成立了合资公司)。

在国内,目前最优秀的私募基金,核心人物多有千禧年的从业经历,比如九坤的王琛、姚齐聪,诚奇资产的何文奇、张万成;明泷投资的裘慧明和灵均投资的马志宇等。

最后再问一遍,这个题你答出来了吗?如果你熟悉Python 3.8关于数字表示的新语法,即可以使用333_333来表示数字333333,会不会很容易猜出答案并悟出原理?

333

333_333_333

333_333_333_333_333_333_333_333_333

ORB! Alpha 达到年化 36%

这个策略来自 Carlo Zarattini 等人,在 Quantpedia 2023 年大赛中获第三名。他们研究了最近 6 年的美股市场,发现聚焦在热门股 (Stocks in Play) 中时,5 分钟 ORB 策略实现了超过 1600%的总净收益,夏普高达 2.81,年化 Alpha 为 36%。同期标普只有 198%。

这个策略简单暴力,只利用了量比、ATR 和 5 分钟突破等非常简单的技巧。数年以前,有个朋友通过机器学习,得到过一个两周翻倍的策略,我一直没好意思问他实现细节。但通过他的调仓记录来看,最终实现的效果与此庶几近之。


ORB 策略最早由 Toby Crabel 于 1990 年提出,他在《Day trading with short term price patterns and opening range breakout》一书中,详细地介绍了这个策略及系统实现。此后,无论是产业界还是学界都在持续探索和改进这个策略。

2023 年,Carlo Zarattini 等人在 ORB 的基础上,加入了 stocks in play 的限制,将策略的夏普提升到 2.81,年化 Alpha 则达到惊人的 36%(扣除交易费用,参考巴菲特的 20%左右,大奖章的 39%左右)。

选股过滤器

Zarattini 等人提出的策略有以下过滤器:

  1. 开盘价要超过$5。
  2. 过去 14 天平均成交量超过 1 百万股
  3. 14 天 ATR 要超过$0.5
  4. 量比至少为 2,并且
  5. 只交易量比为前 20 的个股

交易执行

根据开盘前 5 分钟的方向,确定当日交易方向。比如,如果开盘头 5 分钟为阳线,则考虑在该股上做多;反之做空。如果头 5 分钟为阳线,即使后面是向下突破,也不考虑做空。


在上图中(注意红色为阴线、空心为阳线),个股以阴线开盘,因此当天的交易方向确定为做空。10 点,股价向下突破(超过头 5 分钟最低价),开空仓,并在 10% ATR 处下止损单。当日尾盘卖出。

下图则是另外两个例子,分别显示了在做多和做空情况下,何时开仓。左图的例子特别提示了,并不是每一次开仓都能获利,仍然有风险因素要考虑。


75%

关于这个策略,如果你还在期待我讲更多,很遗憾。我讲完了。

大道至简

请原谅我用了一句割韭菜的老师们常用的一句话。不过,毕竟咱们是做量化的,高低也得整几句理论的。接下来,就是见证数学公式和金融理论的时刻。

Why it works?

Zarattin 策略成功的关键不是 ORB 策略本身,而是通过条件过滤器,筛选出来了一个独特的小宇宙 (universe)。这个小宇宙的居民,都是高能粒子,有足够的波动性。

另外,由于有美股 T+0 和做空的特性,可以实现斩断亏损,让利润奔跑(通过 ATR 及仓位控制,让每支股票即使亏损,对组合的冲击也控制在 1%以内)。


Tip

A 股没有 T0 和个股做空手段(不是所有的券都能融到),但并不意味着这个策略不能在 A 股应用。

我们逐一解释一下过滤器中的条件。

股价大于$5,不用多解释,可怜之人,亦必有可恨之处。低价股便宜总有便宜的理由。

过去 14 天平均成交量超过 1 百万股。这一条尽管有多种解释,但它在短线操作中的作用,就是要保证成交活跃,这样交易时才不会有太大的冲击成本。

14 天 ATR 超过 0.5,是要保证股性活跃。ATR 是一个绝对值,我们也可以用 20 天均线值转换成百分比,这样可以得到一个适合所有标的的 ATR 标准。

第 4 和第 5 条是选股器的战斗机! 量比是关键,是信号发射器,只此一手,选出热门股 (stock in play)。第 4 条主要是保证在整体市场清淡的情况下,还能保证选出的个股满足要求。

如果你是一些割韭菜号的读者,你很可能听他们这样讲早盘选股策略:

Quote

集合竞价时,把量比前 10 的个股加入自选,观察到 10:50,上涨且涨幅不超过 3%,下探时不破分时均线的,买!


如果这些策略没有一定的合理性,是不可能割到韭菜的。

Zarattin 等基于大量的数据统计,发现了量比与盈利能力(含多空双边)之间的统计相关性,证明了选股老司机的理论有合理性。见下图:

这里的量比就是大家理解的量比,为严谨起见,我们也把他们的计算公式也发布出来:

\[ RelativeVolume_{t,j} = \frac{ORVolume_{t,j}}{\frac{1}{14}\sum_{i=1}^{14}ORVolume_{t-i,j}} \]

这里\(ORVolume_{t,j}\)是个股 \(j\)\(t\) 日前 5 分钟的成交量,\(ORVolume_{t-i,j}\)则是个股\(j\)\(t-i\)日前 5 分钟的成交量。


从数据上看,只选择量比超过 30 倍的个股,看起来性价比更高。但根据 Zarattin,这样实际上会减少一年之中的交易机会,进而减少了总盈利。

除了基于统计数据之外,我更关心策略背后的经济和博弈原理。量比放大究竟意味着什么?如果搞清楚这一点,我们就能知道这一关键因子会不会失效,如果会,何时失效。

用好一个因子,比挖掘新的因子更重要。因为大道至简,趋动股票上涨的因素,说破天,也无非就是那么几种。

在有经验的短线交易者之间,一直流传着只做热门股的策略。一家公司可能因为这些信息的披露而成为热门股:

  1. 超预期的收益报告披露或者预披露。
  2. 专利、药品、许可的批准或者撤销。
  3. 重组和收购或者建立战略联盟、伙伴关系。
  4. 重要产品发布、拿下重要合同(或者在竞标中失去)或者客户。
  5. 管理层变动
  6. 股票拆分(本文作者:即送转)、回购、发债
  7. 突破关键技术点位。

除第 7 点之外,其背后都蕴含着公司盈利能力变动的信息。因此,一旦这些信息被公布,往往就会引来众人的关注,提醒他们去交易该股。无论这些信息是在盘中发布的、还是盘后发布的,人们在晚上都有充分的时间来接收、消化这些信息,并且为第二天早间的操作做出决策。


因此,如果某家公司在头一天有 breaking news 放出来,第二天的成交量就一定会比前一天大许多;反过来,如果一支股票的成交量突然放大,则往往也意味着该公司出现了超预期的消息。

如何预测这些消息对方向决定作用呢?分析师往往是屁股指挥脑袋,别听他们的。也别自己分析,因为股票这个事,你分析正确没用,只要其他人都分析错了,你分析正确也白搭。

ORB 策略告诉我们,看早盘 5 分钟的方向。如果是阳线,大概率是做多,如果是阴线,大概率是做空。

股市是赤裸裸的金钱民主。大家用钱来决定方向,非常真诚。

为什么要强调量比?因为如果做多时成交量没有明显放大,意味着交易的人仍然是场内资金,场内资金往往会做骗线。只有大量的场外资金涌入时,金钱博弈出来的方向才是真实的方向。

如果有人想改变这个方向,他就得拿出更多的钱来。他想高调,但实力他也不允许啊。这样确定的方向,像极了渣男的爱情,它可能短暂,但每一次都很真诚。

现在,你还要用大模型来进行文本挖掘,进行预测吗?还是开始相信,一切信号,都蕴藏在量价之中?

百闻不如一练。在大富翁量化环境中,我们提供了2005年以来的分钟级数据,回测支持到分钟,你可以亲自己试一下这个策略。


Tip

写给随机游走和 EMH 学说爱好者。这两个学说在股票市场上没有一席之地(但在期货和期权上是正确的)。

熬夜的人看不到早间新闻。市场主体接收、消化以及响应这些信息的时间绝不可能同步。

公司经营所得的利润总在源源不断地注入股市,股市总的来说正方向的(当然不包括缅甸)。

它前进的步伐在大时间跨度上,会大于 GDP 的增长速度,因为股市里聚集的应该是一国最好的公司。

在 A 股的应用

要做到文章所说的收益率和低风险,需要满足两个条件,一是要能 T0 止损。第二个则与市场无关:你需要有一套量化交易系统,能快速计算出全市场 5 分钟量比,能够快速下单,一键止损。原文虽然提到了做空,但仅做多也是 OK 的。

但在 A 股,我们无法做到 T0 止损,这会放大一些风险。如果可能,可以考虑转债品种。

原文(PDF)还研究了不同时间窗口(10, 15, 30 等)下的 ORB 策略,并且提供了加量比约束与不加量比约束的策略对比。需要原文的读者请转发本文后索取。

高薪金领都用啥编程语言?SQL、Python领航,附排名!

最近两天,收到私信咨询,想进入量化领域难吗?

提问者没有介绍任何自己的背景,也没有明确说明具体要从事什么岗位。因此这是一个无法回答的问题。不过,我会持续跟进这个问题,并给出一些参考资料。

今日焦点:金融界最需要什么样的编程技能。数据来源于Revelio Labs和eFinacialCareers。前者是人力情报数据分析公司,后者是金融专业求职平台。


根据Revelio Labs 的数据,在金融服务业最受欢迎的编程语言前十排名如下:

你可能想不到,SQL在金融领域有着王者般的地位。在整个科技领域,SQL与岗位的相关性只占18%,但在金融招聘领域中,却有25%左右的岗位要求掌握SQL。

当然,也有许多人并不把SQL视为编程语言。老实说,SQL只能视为一种数据库查询语言,我们无法用它来完成数据查询之外的工作。

因此,Python才是真正意义上的王者,不仅仅是在金融领域,根据TIOBE 6月的排名,它仍然位居榜首,并且受欢迎程度在上升中。


但是,金融行业对C++和Rust这样的互联网热门编程语言的需求并不大,尽管这两种语言在高频交易中不可或缺,但毕竟高频交易比较小众、无法吸纳大资金,因此行业的重心不会在这里。

越是低频交易,越能吸纳大量资金。因此,像Python这样尽管性能不佳,但开发快速灵活的语言,在金融界被广泛使用。此外,SQL的大量使用,也证明了金融业对大数据处理能力的要求并不高,大量的数据处理场景仍然可以使用SQL来实现。这也是完全可以理解的,因为在中低频交易广泛使用的财务数据,数据量并不大。

Java位列三甲也是意料之中。大量的事务系统,包括公司网站仍然会使用Java来开发。


Javascript能上榜,很可能也是因为这样的用途。投资公司为了保持神秘和高科技形象,他们的网页也常常做的比较酷炫。比如Millennium(千禧年)的官网上,就常常使用Javascript炫技。在他们最新的主页上,展示了js制作的磁力线效果和各种reveal特效。

千禧官网

这界面丑是丑了点。但理工男的形象是立住了。所以,前端做得好,也是有机会进金融行业的。

R排在第4名也不意外。R语言在数据科学领域被广泛使用,R语言天然有很多统计方案的模块,它的语法简单,支持管道操作,对于临时性的数据分析处理非常友好。SAS上榜的原因也是一样。SAS与R对因子分析都天然支持得很好。统计模块及因子分析,都是金融行业数据分析的基础。


比较令人意外的是VBA。实际上VBA上榜,蕴含了在金融行业必须熟练掌握Excel的意味。所谓熟练掌握Excel,决不是仅仅是指掌握了它基于图形界面的功能,而是要求在关键时刻、复杂功能及快速处理大量数据时,能够使用VBA来编写脚本。

具有强大的编程能力,对于金融领域求职有多重要?我们看一下eFinancial Careers最近发布的一个全球信贷和可转换债券主管岗位,这是一个年薪$50万到$80万之间的工作:

Quote

A renowned investment firm is looking for an Head of global credit and convertible bonds to report to their CIO function ...

Experience

  • Fixed income in preferably a sell-side company
  • Front-office
  • Experience with arbitrage
  • Experience with credit, equities, convertibles, CDS
  • Strong programming skills (Python or R, SQL, Excel or VB)
  • Strong communication skills and ability to work in a team

如果你是一名在校生,可能多少掌握一点SQL和Python,但究竟要达到什么样的程度才算精通呢?

关于Python,在工程技巧方面可以参考我的新书《Python高效编程实战指南》(预定7月开售),算法方面可以多刷leetcode、kaggle的题,或者简街、千禧的puzzle专栏,我们的专栏也不时会有一些性能优化的技巧。

50%

关于SQL,如果是开发岗,需要了解数据分区规划、索引优化、SQL优化等,如果是数据分析岗,则只需要了解如何构建复杂的查询即可。这些查询主要是窗口函数应用、子查询与自连接、复杂条件筛选与分组等。

反抗者的崛起!Fawce 和 Quantopian 的量化之路

2008 年的金融危机后,华尔街开始围绕人工智能、算法策略和海量数据构建美丽新世界。掌握编程和算法的大拿是这个新世界的宠儿。也有一批反叛者,他们拒绝华尔街的征召:宁愿穿着睡衣在书房里工作,也不愿在豪华大楼的格子间正襟危坐。

Quantopian 正是这一群人的领袖。John Fawcett(昵称 Fawce)则是这家公司的头儿。

对量化萌新来说,John Fawcett 的名字略显生疏。这篇文章,我们将起底 John Fawcett,了解他从四大天坑专业成功转型量化金融的历程,并和他一起,追问量化事业的意义。

Fawcett 出生于一个普通的家庭。他的父母在退休之前,基本上都要同时打 3~4 份工来维持生计。尽管如此,他的父母坚持把子女的教育放在第一位,供他上了哈佛。他还有一个哥哥,后来选择了教育事业,成为了一名中学校长。这样的出身和家庭背景,对他的理念形成产生了重要的影响。

Fawcett 本科毕业于哈佛,专业是四大天坑之一的材料学。在千禧年前后的.com 泡沫白热化期间,他爱上了编程,于是搬到旧金山,为 Scient(一家软件咨询公司)工作。在这里,他管理美国职业棒球联盟的视频编码项目。

L50

John Fawcett 的量化之路起源于爱情的指引。他在 Scient 的事业很顺利,但他的女朋友在波士顿上医学院,于是,他又回到了东部,并在一家对冲基金找到了一份分析师的工作。Fawcett 发现这时的自己还并不擅长资产管理,他的工作是为投资经理编写软件,使得信息的收集和分析得以自动化。

很快,Fawcett 就离开了这家公司,并且创建了 Tamale Software。这家公司开发了用于基本面分析的软件。客户是对冲基金和资产管理公司。Fawcett 很快就取得了成功,2008 年,他把公司以 7000 万美元的对价,卖给了 Advent,这是一家位于旧金山的为投资者提供软件和服务的公司。Fawcett 继续为 Tamale 工作了一段时间,在这期间,Advent 强大的销售队伍,给 Tamale 带来了新的资源,比如新加坡主权基金、来自挪威和美国各地的基金经理成为他的客户。

在这段期间,他还接触了大量的在物理学、计算化学、信号处理领域的博士,对他们在市场方面独特的看法所吸引:即通过下钻到海量数据,建立模型来挖掘未发现的投资机会。

同时,他也了解到,即使这些人有很强的编程和算法能力,也对量化交易非常感兴趣,但由于之前没有投资经验,他们不得不被挡在传统的金融机构门外。

Fawcett 决心改变这种状态,给金融袪魅,实现量化投资过程的平民化,要为业余交易者--包括从来自康奈尔大学的计算机学生,到为互联网公司工作的高级数据科学家,再到机械工程师--为他们提供进入量化领域的机会,这是 Fawcett 曾经幸运地拥有、但不是所有人都能得到的机会。

要有光。

于是,他构建了 Quantopian。在 Quantopian,他们为社区提供海量数据和量化工具、甚至是昂贵的回测平台(指运行时所需的计算资源)。任何人都能免费加入这个社区,通过 Python 和 Notebook 构建自己的投资策略,并进行纸面上的投资。

一旦某人的策略在 6 个月的实时模拟交易中胜出,他就将获得一笔 10 万美元的基金管理权,正式开始实盘交易。如果继续成功,他将获得平台提供的高达 5000 万美元的支持。社区的另一职能则是为未来宽客提供教育资源。

Quantopian 的想法迅速吸引了大量的宽客:航空航天工程师、消费品公司的增长分析师、数据科学家、系统工程师、黑客、和博士生。在高峰时期,Quantopian 聚集了 12 万名会员,并且得到了像 Point 72 这样的投资巨头的认可,从他们那儿得到了 2.5 亿美金的资管规模。不仅如此,Quantopian 的商业模式不仅在美国、甚至在全球都被模仿,被福布斯评为美国最有前途的公司之一。

但是,也许是 Quantopian 的名字带着某种宿命式的悲剧色彩,也许是 Quantopian 的运营模式并不完美 -- 实时数据和回测引擎的运营费用真的得很贵,但Quantopian并不能从这些资源中得到多少回馈。尽管 Fawce 承诺要为所有人提供一个实现他们梦想的机会,但 Quantopian 自己最终却活在了梦想的光环之外。在运营 9 年之后,2020 年 11 月 14 日终止了运营。

Tip

Quantopian 的名字来源于 Quant 和 Utopia(乌托邦)。这表明,Fawce 在创建 Quantopian 之初,就带着某种改变量化交易的理想。但这个名字,也无疑一开始就暗含了某种悲剧色彩。

在 Quantopian 终止运营之后,许多用户猛然发现,自己在社区中留下了大量的 Notebook、想法、互动和回忆。

一位用户写道,“我一生中从未见过有这么多聪明人愿意与我分享如此多的信息而不求任何回报。我现在并将永远感激你们为我所做的一切”。

另一位用户则说,“在 2016 年加入后的几个月内,我学会了 Python,编写了所有基于 Excel 的策略,参加并赢得了第 22 场比赛,并且开始在 IB 进行实时交易。之前的我没有相关学位和任何经验,但现在我正在面试纽约的大项基金。Q 改变了我的生活。”

Quantopian 的失败,只是商业上的失败。在实现金融平民化的愿景上,Quantopian 已经取得了很大的成功。今天,Quantopian 开发并开源的量化工具,无论是 zipline, 还是 pyfolio 或者 Alphalens 等等,都已经成为某种事实上的标准。

如果没有这些软件,很难想像,一个业余的量化人、或者规模较小的机构该如何起步:传统的金融人并不太熟悉编程、而纯粹的计算机专业人士则不太理解金融理论。Quantopian 把因子检验、资产组合管理、回测等量化必备的方法,以接近开箱即用的方式,教给所有人。

Quantopian提供的教育资源和平台更是帮助了许多人成功转型。

L50

在Quantopian的网站上,Fawcett分享了赛义德·拉赫曼的转型故事。赛义德出生在一个股市受到污名化,股市经常与赌博联系在一起的国家。他在本科期间接受了时间序列分析和数据科学的训练,并通过互联网攻读了 CFA 1 级。进一步深造在他的国家是不可能的,但去美国学习是一个对他难以抉择的重大决定,更不用说由于缺乏奖学金带来的财务障碍(在美国读金融真是太贵了!)。幸运地是,在他读研究生期间,发现了 Quantopian。对于赛义德来说,这个平台不仅仅是一个工具,更是知识和机会的灯塔。正是在这里,赛义德不仅磨练了自己的技能,还找到了灵感和社区。

赛义德在一次分享中,具体地谈到了社区的经验贴与教科书的重大不同:

Quote

Max Margenot from your team once in his webinars went through OU (Ornstein–Uhlenbeck process - a stochastic differential equation that's used in understanding mean-reverting process), those were things that one normally finds in textbooks or expensive programs like CQF, but here Max was explaining it using Python, and as a student trying to wrap my head around the practical applications of these complex topics, the content your team released was just pure gold. 大意:奥恩斯坦-乌伦贝克随机过程在教科书和CQF这样昂贵的课程中,都只介绍了理论,但Max Margenot在webinar中分享了如何通过Python来实现这样复杂深奥的模型,这些内容弥足珍贵。

滋养了赛义德的,不仅仅来自Quantopian的教育资源。2017 年和 2018 年的 QuantCon 更是成为他的重要舞台,为他打开了社交、学习和曝光的大门。

在 2017 年的演讲上,他关于强化学习在量化方面的探索得到了许多人的关注,最终他于次年加入杰富瑞(Jefferies Group)的数据科学团队。

成功转型之后的赛义德也开源了自己的框架:MBATS 和 Cloud-MBATS,这两个框架专为在外汇现货和股票市场进行回测和实施基于机器学习的策略而设计。

这种分享行为植根于他自己的经历和 Qantopian 的影响,反映了赛义德对量化交易知识和工具平民化的信念,也成为金融平民化理念逐渐被人接受的一个例证。

这也正是 Fawce 的愿景。“我们的使命是打破量化圈的封闭,使得它能对所有人开放”。Fawce 在 Quantopian 网站上的一篇博客中这样写道,“众包阿尔法是一个登月计划,但 quantopian 成功地在宇宙中留下了痕迹,并让量化金融界的很大一部分了解我们并使用我们的工具”

Quantopian 和赛义德等人的工作,为下一代宽客,特别是那些来自贫困背景、可能无法轻松获得此类资源的宽客提供了支持。如果没有 Quantopian 发出的号召,这些人的生活不会有机会改变。

Quantopian 旅程的结束并不意味着 Fawce 对金融平民化探索的终止。在 Quantopian 终止运营后,Fawce 和 Quantopian 一起合并进入了 Robinhood。这是一家主要面向散户的股票和加密货币经纪公司,在网上提供完全免费的服务。Robinhood 更是旗帜鲜明在把“democratize finance for all”写入了公司愿景。

Tip

Robinhood 是中世纪英国民间传说中的侠盗,是一位劫富济贫、行侠仗义、亦正亦邪的绿林英雄。一般译作罗宾汉。Robinhood公司使用这样一个名字,别有深义。

Robinhood 到 2022 年 4 月止,拥有 2280 万个账户和 1590 万个活跃用户,是一个更大的社区。这不是结束,也许反而是涓涓细流汇聚成河,是另一个探索的开始。

加入 Robinhood 之后的 Fawce 很少高调活动。不过,Quantopian 的老用户惊喜地发现,在 2023 年底,借着感恩节的时机,Quantopian 重启了社区教育,对每位在校学生免费开放。只要你的大学在university-domain-list 当中,就可以免费注册并获得量化课程。

这也许是为了回应 Quantopian 关闭之后社区的呼声,以及他内心深处的价值观。在他的博客中,Fawce 写到,我哥哥的教育事业对我来说也是一种启发。我们的父母把我们的教育放在第一位。Quantopian 背后的大部分理念,即对机会和教育的奉献,来自我的父母和我的兄弟。将教育视为如此深刻的价值观也让我非常感激听到 Quantopian 为人民教育服务的故事。

结束语

在编写关于因子分析与机器策略的课程的过程中,无意中发现了 Fawce 的故事。受同样的理念激励的,不仅仅是 Quantopian, Fawce, Saeed,也包括分布在世界上其他地方的人,包括我自己。于是我决定暂停写作,花几天时间挖掘一下 Fawce 的故事,并和大家分享。

因为知道因何而战,永远比战斗本身更重要。

给所有量化人、和准备进入量化行业的人。